Курс Python → Конвертация текстовых чисел с помощью Numerizer
В мире обработки естественного языка (NLP) часто возникает необходимость конвертировать текстовые представления чисел в их числовые эквиваленты. Для этой задачи существует множество инструментов, и одной из наиболее полезных библиотек является Numerizer. Эта библиотека позволяет преобразовывать текстовые строки, содержащие числовые значения, в целые числа (тип int) и числа с плавающей запятой (тип float), что делает её незаменимым инструментом для разработчиков, работающих с текстовыми данными.
Библиотека Numerizer проста в использовании и поддерживает множество форматов записи чисел, включая как стандартные записи (например, «один», «два» и т.д.), так и более сложные форматы (например, «один миллион двести тридцать четыре»). Благодаря этому, она идеально подходит для применения в проектах, связанных с анализом текстов, где требуется извлечение и интерпретация чисел.
Чтобы начать работу с Numerizer, вам необходимо установить библиотеку. Это можно сделать с помощью менеджера пакетов pip. Выполните следующую команду в терминале:
pip install numerizerПосле установки библиотеки вы можете использовать её в своём проекте. Например, следующий код демонстрирует, как преобразовать текстовые представления чисел в числовой формат:
from numerizer import numerize
# Пример текстовых строк с числами
text_numbers = ["один", "два", "три", "четыре", "пять", "один миллион двести тридцать четыре"]
# Преобразование текстовых строк в числовой формат
numeric_values = [numerize(num) for num in text_numbers]
print(numeric_values) # Вывод: [1, 2, 3, 4, 5, 1234000]Таким образом, библиотека Numerizer предоставляет мощный и удобный инструмент для работы с текстовыми числами в ваших NLP-проектах. Вы можете легко интегрировать её в свои приложения, чтобы улучшить обработку текстовых данных и обеспечить более точное извлечение чисел. Более подробную информацию о возможностях библиотеки можно найти на её страницах в PyPi и GitHub.
Другие уроки курса "Python"
- Получение срезов итераторов
- Классы данных в Python
- Оператор walrus в Python
- Замена атрибута в именованном кортеже
- Методы __repr__ и __str__ в Python
- Просмотр файла в Jupyter Noteboo
- Множества и frozenset
- Глобальные переменные в Python
- Декораторы в Python
- Модуль math: константы π и e
- Улучшенные подсказки для импорта в Python 3.12
- Идентификатор объекта в Python
- Область видимости переменных
- Компиляция регулярных выражений
- Настройка нарезки списков
- Преобразование строк в числа с плавающей запятой
- Копирование списков в Python
- Решение переменной Шредингера
- Функция zip() в Python
- Генерация QR-кодов с библиотекой qrcode
- Enum в Python
- Генерация фальшивых данных с Faker
- Установка и использование Virtualenv
- Работа со стеком в Python
- Python Метод del.
- Разделение строки с помощью split()
- Работа с срезами в Numpy
- Распаковка элементов массива
- Сериализация объектов в Python
- Определение имен функций
- Использование функции enumerate()
- Управление памятью в numpy.
- Аннотации типов в Python
- Перезагрузка оператора в Python
- UserList в Python: Описание и примеры использования
- Сравнение строк в Python
- Поиск уникальных и повторяющихся элементов
- Работа с YAML в Python
- Получение текущей директории
- Встроенные функции Python
- Поиск email
- Разделение строки с помощью re.split()
- Основы работы со списками
- Python Ellipsis использование
- Роль object и type в Python
- Удаление символа из строки
